論文の概要: Exploring Frequency Adversarial Attacks for Face Forgery Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15674v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 15:34:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 15:39:56.405515
• Title: Exploring Frequency Adversarial Attacks for Face Forgery Detection
• Title（参考訳）: 顔偽造検出のための周波数対向攻撃の探索
• Authors: Shuai Jia, Chao Ma, Taiping Yao, Bangjie Yin, Shouhong Ding, Xiaokang Yang
• Abstract要約: フェースフォージェリ検出器に対する周波数対向攻撃法を提案する。 また,メタラーニングの概念に触発されて,空間領域と周波数領域の両方で攻撃を行うハイブリッド逆攻撃を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.10415109589605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Various facial manipulation techniques have drawn serious public concerns in morality, security, and privacy. Although existing face forgery classifiers achieve promising performance on detecting fake images, these methods are vulnerable to adversarial examples with injected imperceptible perturbations on the pixels. Meanwhile, many face forgery detectors always utilize the frequency diversity between real and fake faces as a crucial clue. In this paper, instead of injecting adversarial perturbations into the spatial domain, we propose a frequency adversarial attack method against face forgery detectors. Concretely, we apply discrete cosine transform (DCT) on the input images and introduce a fusion module to capture the salient region of adversary in the frequency domain. Compared with existing adversarial attacks (e.g. FGSM, PGD) in the spatial domain, our method is more imperceptible to human observers and does not degrade the visual quality of the original images. Moreover, inspired by the idea of meta-learning, we also propose a hybrid adversarial attack that performs attacks in both the spatial and frequency domains. Extensive experiments indicate that the proposed method fools not only the spatial-based detectors but also the state-of-the-art frequency-based detectors effectively. In addition, the proposed frequency attack enhances the transferability across face forgery detectors as black-box attacks.
• Abstract（参考訳）: 様々な顔操作技術は、道徳、セキュリティ、プライバシーに深刻な懸念を抱いている。 既存の顔偽造分類器は偽画像の検出において有望な性能を発揮するが、これらの手法はピクセルに不可避な摂動を注入する敵の例に対して脆弱である。 一方、多くの顔偽造検知器は、常に本物と偽の顔の周波数の多様性を重要な手がかりとして利用している。 本稿では,空間領域に逆方向の摂動を注入する代わりに,顔偽造検知器に対する周波数対向攻撃法を提案する。 具体的には、入力画像に離散コサイン変換(DCT)を適用し、周波数領域における敵の正反対領域を捕捉する融合モジュールを導入する。 空間領域における既存の敵攻撃 (FGSM, PGDなど) と比較すると, 本手法は人間の観察者には受容不能であり, 元の画像の視覚的品質を低下させるものではない。 さらに,メタラーニングの考え方に触発されて,空間領域と周波数領域の両方で攻撃を行うハイブリッド逆攻撃を提案する。 広範な実験により,提案手法は空間型検出器だけでなく,最先端の周波数系検出器を効果的に騙すことが示されている。 さらに,提案する周波数アタックは,ブラックボックスアタックとしてフェース偽造検出器間の転送性を高める。

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